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“엔비디아도 탐낸다” 한국 공장, AI 전쟁 끝낼 승부수

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.14 07:23

기사 3줄 요약

1 산업 AI, 단순 실험 넘어 데이터 생산 기지로 전환 시급
2 시뮬레이션과 현실 연결해 학습 데이터 자동 생성해야
3 제조 강국 한국, 피지컬 AI로 글로벌 주도권 잡을 기회

산업 현장에서 인공지능(AI)은 여전히 테스트 단계에 머물러 있습니다. 기술이 부족해서가 아닙니다. 기술이 작동할 수 있는 제대로 된 구조가 없기 때문입니다. 지금 우리에게 필요한 것은 AI 모델 그 자체가 아닙니다. 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습되는지를 고민해야 합니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, 대한민국 산업 현장은 이제 '데이터 팩토리'로 변해야 합니다.

엔비디아는 왜 연구소 대신 '공장'을 택했을까

엔비디아 젠슨 황은 시뮬레이션을 '로봇 AI를 위한 데이터 공장'이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 똑똑하게 만드는 데 한계가 있기 때문입니다. 그래서 가상 환경에서 데이터를 대량으로 찍어내는 방식을 택했습니다. 여기서 중요한 건 '공장(Factory)'이라는 단어입니다. 연구소가 아니라 공장이라고 부르는 이유는 명확합니다. 데이터 생성이 자동화되어 있고 반복 가능하며 대량 생산이 가능해야 한다는 뜻입니다. 시뮬레이션이 데이터 팩토리라면 한국의 산업 현장도 그렇게 변해야 합니다. 산업 자체가 AI가 학습하고 진화하는 거대한 학교이자 공장이 되어야 합니다. 이것이 피지컬 AI 시대의 생존 전략입니다.

로봇은 성공보다 '실패'에서 더 많이 배운다

제조, 물류, 건설 등 산업 분야는 달라도 작업의 본질은 비슷합니다. 잡고, 옮기고, 피하고, 확인하는 동작의 반복입니다. 로봇의 겉모습이 달라도 이 작업 단위로 데이터를 설계하면 어디서든 쓸 수 있는 자산이 됩니다. 과거에는 흩어진 데이터를 모으는 게 전부였습니다. 하지만 이제는 현장에서 데이터가 저절로 만들어지고 바로 AI 학습으로 이어져야 합니다. 가상 공간과 실제 현장이 하나로 연결되는 구조가 필요합니다. 이때 핵심은 정답 만이 아닙니다. 왜 실패했는지, 어떻게 고쳤는지에 대한 '과정 데이터'가 더 중요합니다. AI는 성공보다 실패를 통해 더 많이 배우고 똑똑해집니다. 이 과정이 자동화되어야 진정한 피지컬 AI가 완성됩니다.

한국 제조업, AI 패권 쥘 마지막 기회

한국은 반도체, 자동차, 물류 등 세계 최고 수준의 산업 단지를 가지고 있습니다. 굳이 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 우리가 이미 잘하고 있는 공장들을 지능형 데이터 생산 기지로 바꾸면 됩니다. 미국이 거대언어모델(LLM)로 디지털 세상을 지배했다면 한국은 물리적 세상을 움직이는 AI로 승부할 수 있습니다. 수만 대의 로봇이 현장에서 배우고 진화하는 구조를 만들어야 합니다. 지금은 AI를 사서 쓰는 소비자에 불과합니다. 하지만 앞으로는 산업 현장이 직접 AI를 키워내는 생산자가 되어야 합니다. 이 골든타임을 놓치면 우리는 영원히 기술 종속국으로 남을지도 모릅니다.